plt.scatter(ytestpredict_kk, ytestpredict_kk-ytest_kk, c='limegreen', marker='s', edgecolors='white', s=35, alpha=0.9, label="Test data") plt.xlabel('Predicted Values') plt.ylabel('Residuals') plt.legend(loc='upper left') plt.hlines(y=0, xmin=ytestpredict_kk.min()-1, xmax=ytestpredict_kk.max()+1, lw=1, color='black') plt.xlim([ytestpredict_kk.min()-1, ytestpredict_kk.max()+1]) plt.show()

这段代码是用来绘制回归模型的残差图。其中，ytestpredict_kk是回归模型对测试数据的预测值，ytest_kk是测试数据的真实值。plt.scatter()函数用来绘制散点图，x轴是预测值，y轴是残差（预测值与真实值之差）。plt.hlines()函数用来绘制一条水平线，表示残差为0的情况。这个图可以用来检验回归模型的拟合效果，如果残差随着预测值的增大而增大或者呈现某种规律性，则说明模型存在问题。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

这段代码的作用是模拟随机漫步并绘制出漫步轨迹，然后询问用户是否继续模拟。如果用户输入'n'，则退出程序。不过这段代码存在一个问题：在创建 RandomWalk 实例时出现了两次，其中一个实例没有被使用。可以将这个实例删除，只保留一个实例，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt 
from random_walk import RandomWalk 

# 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 
while True: 
    # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 
    rw = RandomWalk(50000) 
    rw.fill_walk() 
    
    # 设置绘图窗口的尺寸 
    plt.figure(figsize=(10, 6)) 
    
    point_numbers = list(range(rw.num_points)) 
    
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) 
    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) 
    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) 
    
    # 隐藏坐标轴 
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) 
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) 
    
    plt.show() 
    
    keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") 
    if keep_running == 'n': 
        break

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

您想要绘制多个散点图，每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制：

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

plt.legend()
plt.show()

这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图，并在图例中显示相应的标签。